Information retrieval for systematic reviews in food and feed topics: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Systematic review methods are now being used for reviews of food production, food safety and security, plant health, and animal health and welfare. Information retrieval methods in this context have been informed by human health-care approaches and ideally should be based on relevant research and experience. OBJECTIVE: This narrative review seeks to identify and summarize current research-based evidence and experience on information retrieval for systematic reviews in food and feed topics. METHODS: MEDLINE (Ovid), Science Citation Index (Web of Science), and ScienceDirect (http://www.sciencedirect.com/) were searched in 2012 and 2016. We also contacted topic experts and undertook citation searches. We selected and summarized studies reporting research on information retrieval, as well as published guidance and experience. RESULTS: There is little published evidence on the most efficient way to conduct searches for food and feed topics. There are few available study design search filters, and their use may be problematic given poor or inconsistent reporting of study methods. Food and feed research makes use of a wide range of study designs so it might be best to focus strategy development on capturing study populations, although this also has challenges. There is limited guidance on which resources should be searched and whether publication bias in disciplines relevant to food and feed necessitates extensive searching of the gray literature. CONCLUSIONS: There is some limited evidence on information retrieval approaches, but more research is required to inform effective and efficient approaches to searching to populate food and feed reviews.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,098 | 0,314 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».